Senior data-engineers beheren systemen voor het verzamelen van gegevens en werken samen met collega's. Hier is alles wat u moet weten over het worden van een senior data-engineer, hun salaris, wat ze doen en hoe u er een kunt worden.
Senior data-engineer
Senior data engineers zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen en onderhouden van dataplatforms, management tools, en pijpleidingen. Hierbij worden de jonge data-engineers zowel op het ontwerp als op de uitvoering bewaakt.
Senior data-ingenieurs rapporteren doorgaans aan de directeur data-engineering of de directeur analyse bij een bedrijf en maken deel uit van een datawetenschaps- of data-analyseteam. Voor een efficiënte aansturing moet de Senior data engineer opdrachten en informatie duidelijk kunnen communiceren naar het jongere team.
De senior data engineer begeleidt en stuurt junior data engineering teams aan. Er wordt ook van je verwacht dat je rapporten schrijft en presentaties maakt voor senior business leadership-teams als senior data-engineer. De senior data engineer moet over uitstekende communicatieve vaardigheden beschikken om deze rapporten en presentaties te begrijpen en te accepteren. Ze moeten duidelijk, beknopt, ondubbelzinnig, boeiend en overtuigend zijn.
Vereiste van een Senior Data Engineer
- Creëer, beheer en houd toezicht op projecten voor systemen voor gegevensopslag en -verzameling.
- Voor de huidige datasystemen moeten datamodellen en oplossingen worden voorgesteld en geïmplementeerd.
- Toezicht houden op het werk van een junior data engineer.
- Controleer of het systeem is ontworpen met het oog op gegevensbeveiliging en nalevingsvereisten.
Routinetaken van een Senior Data Engineer
- Onderzoek problemen met gegevensbeheer terwijl je gevarieerde teams ondersteunt.
- Werk samen met architecten en data-analisten om de ontwerpspecificaties te schetsen.
- Maak voortgangsrapportages voor professionals die niet technisch onderlegd zijn.
- Test uw gegevens op juistheid om nauwkeurige gegevensverwerking te garanderen.
Senior Data Engineer Functieomschrijving en kwalificaties
- Ons analyse- en datawarehousingsysteem, dat vrijwel alle organisatorische en politieke gegevens bevat, moet worden onderhouden en uitgebreid.
- Om data- en analyseprojecten te ondersteunen, moeten data-engineeringsystemen en -pijplijnen veilig, schaalbaar en betrouwbaar zijn. Dit omvat ook het verzenden van gegevens naar gelieerde ondernemingen en dochterondernemingen en het integreren van nieuwe gegevensbronnen in ons primaire datawarehouse.
- Gebruik gegevens uit het datawarehouse en andere bronnen om te creëren datavisualisaties en rapporten.
- Maak schaalbare, herhaalbare technische programma's en oplossingen die kunnen worden gebruikt om tijdrovende gegevensbeheertaken te automatiseren.
- Evalueer, onderzoek en rommel onregelmatig met verschillende politieke en organisatorische gegevens.
- Implementeer en onderhoud best-in-class beveiligingsmaatregelen in onze datawarehouse- en analyseomgeving terwijl u het evoluerende bedreigingslandschap in de gaten houdt.
- Help indien nodig andere DAIR-medewerkers met de SQL-, Python- of R-code.
- Voert aanvullende taken uit zoals aangegeven; • Deel deze vaardigheden met ander DAIR-personeel
Competenties
- Sterke capaciteiten voor SQL en relationele databasebeheer. ETL-technieken worden gebruikt om gegevens te extraheren, transformeren en laden in een relationele database.
- De capaciteit om geautomatiseerde procesketens te ontwerpen, bouwen en implementeren met behulp van Python of R, met name voor gegevensanalyse en -manipulatie.
- Een BA of BS in een vergelijkbaar vakgebied, of vergelijkbare werkervaring.
- De mogelijkheid om gegevens te lezen, te analyseren en op te schonen, te transformeren en opnieuw te coderen, meerdere datasets te combineren, gegevens opnieuw te formatteren in uitgebreide en lange formaten, enz.
- Toonde bekwaamheid om nieuwe vaardigheden op te pikken en code op te lossen zonder hulp, zoals blijkt uit het opzoeken van oplossingen voor veelvoorkomende programmeerproblemen op Google. Vaardigheden kunnen opdoen tijdens het werken dus.
- Ervaring met cloudinfrastructuurproviders zoals Google Cloud en Amazon Web Services heeft de voorkeur, maar is niet noodzakelijk.
- Een staat van dienst in het kunnen prioriteren en organiseren van een verscheidenheid aan banen en projecten, evenals uitstekende tijdmanagementvaardigheden.
- ervaring met digitale organisatietools zoals Action Network, ActionKit of Blue State Digital, evenals kennis van LAN's of VAN's, zijn allemaal voordelen maar geen noodzaak.
Wat doet een Senior Data Engineer
Het initiatief van de afdeling om data te integreren zal worden beheerd door de senior data engineer, die ook een plan voor het project zal maken en ook een datawarehouse-infrastructuur zal beheren, en scripts zal schrijven voor data-integratie en -analyse.
Om vereisten vast te stellen, gegevens te ontginnen en te analyseren, gegevens uit verschillende bronnen te integreren en uitzonderlijke gegevenspijplijnen te bouwen ten behoeve van de analysebehoeften van de organisatie en haar gelieerde ondernemingen, zal deze rol nauw samenwerken met leden van de Data & Analytics and Development ploegen. Ze zullen ook andere bedrijfseigen systemen beheren en toezicht houden op de totstandkoming van een geautomatiseerd rapportagesysteem.
De gegevens, analyses en Infrastructuurbron (DAIR) is verantwoordelijk voor het ontwikkelen van de programmatische tools, webontwikkeling, datasystemen en analysemogelijkheden van de Federatie om de arbeidersbeweging langdurige macht te geven. Talrijke afdelingen, nationale en lokale arbeidsorganisaties en andere klanten in de arbeidersbeweging worden door dit team ondersteund. Daarnaast wil de afdeling haar partners de tools geven die ze nodig hebben om politieke en wetgevende mobilisatie uit te voeren en digitale operaties succesvoller en efficiënter te organiseren door te investeren in gecentraliseerde infrastructuur, training en direct servicewerk.
Salaris Senior Data Engineer
De totale jaarlijkse beloning van Senior Data Engineers in de VS wordt voorspeld op $169,943, met een gemiddeld salaris van $128,022. Bovendien vertegenwoordigen deze cijfers de mediaan of het midden van de reeksen met behulp van ons eigen Total Pay Estimate-algoritme, dat is gebaseerd op door de gebruiker ingediende looninformatie. De verwachte jaarlijkse compensatiestijging is $ 41,921. Extra beloning kan de vorm aannemen van contante bonussen, commissies, fooien of winstdeling. Alle salarisgegevens die momenteel beschikbaar zijn voor deze functie vallen tussen het 25e en het 75e percentiel, waarbij de cijfers in het "meest waarschijnlijke bereik" binnen dat bereik vallen.
Hieronder staat een lijst van de top 10 Amerikaanse bedrijven die senior data-engineers in dienst hebben, samen met hun totale inkomen, en deze cijfers vertegenwoordigen de mediaan of het midden van het bereik. Onder de werkgevers zijn Coupang, Meta en Hulu.
- Capital One $ 158,279 / jr
- Amazon $ 213,088 / jr
- Optum $ 162,211 / jr
- Aetna $ 156,373 / jr
- De Hartford $ 161,728 / jr
- Ontdek $ 146,085 / jr
- Meta $ 241,689 / jr
- Cognizant Technology Solutions $ 123,785 / jr
- Salaris voor Senior Data Engineer bij Netflix $ 211,868/ jr
- Wells FargoSalaris voor Senior Data Engineer $168,841 / jr
Hoe word je een Senior Data Engineer
Het is algemeen bekend dat de neiging van bedrijven om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken ertoe heeft bijgedragen dat de acceptatie van cloudoplossingen de afgelopen jaren snel is gegroeid. Daarnaast dragen data-engineers bij aan de ontwikkeling van infrastructuur en algoritmen. Ook moet je je kennis van programmeertalen, tools voor gegevensbeheer, datawarehouses en kunstmatige intelligentie/machine learning voortdurend verbreden als je wilt doorgroeien naar de functie van senior data engineer.
Om een succesvolle infrastructuur te bouwen, moet u een expert zijn in de beste tools en programmeertalen.
#1. Python
Python is de standaard programmeertaal voor data-engineering. Het codeert ETL-frameworks, API-verbindingen, automatisering en gegevensverwerking. Python is onlangs ook verbeterd. De nieuwste ontwikkelingen van Python. Ze bevatten.
- Feather, een toegankelijk binair bestandsformaat, en IBIS, een toolset voor het overbrengen van gegevens van de Python-omgeving naar externe opslagsystemen zoals Hadoop of SQL.
- Panda voor data-analyse en -manipulatie; Matplotlib voor de ontwikkeling van interactieve, geanimeerde en statische visualisaties; en NumPy voor het beheer van data-arrays.
- Meer informatie over frameworks voor de ontwikkeling van webapplicaties, zoals Flask en Django, voor het creëren van backend-ontwikkeling.
- Lees meer over Theano en TensorFlow, de deep learning-bibliotheken die vooraf geschreven codes van hoge kwaliteit bieden. Theano helpt bij prestatieoptimalisatie, foutdetectie en diagnose, terwijl TensorFlow helpt bij het maken en trainen van machine learning-modellen.
Amazon CodeGuru, dynamisch programmeren, Python-scripting voor DevOps, geavanceerde portfolio-ontwikkeling en -analyse en meer helpen uw code te verbeteren. Blijf op de hoogte van nieuwe informatie zodra deze naar voren komt.
#2. Essentiële tools voor data-engineering
Toegang tot onbewerkte gegevens voor het team is de verantwoordelijkheid van een data-engineer, zowel voor technische als niet-technische leden. Leer hoe u de nieuwste tools gebruikt, zodat u concurrerend kunt blijven.
Cadans
Leer cadans om coderen eenvoudiger te maken. Het ontwikkelen van gedistribueerde apps, het beheersen van Java en Python en het programmeren van MySQL- en Postgres-opslag zijn allemaal nuttig.
Prefect
Het bouwen van datapijplijnen en het automatiseren van data zijn nuttig. Uw capaciteit om datapijplijnen, taken en processen te creëren, ordenen en beheren, is toegenomen.
SQL
Vanwege het gebruik van technieken en query's voor gegevenstransformatie is SQL een cruciaal hulpmiddel voor gegevenstoegang, -updates, -manipulatie en -wijzigingen. Hier zijn enkele recente ontwikkelingen in SQL:
- Maak een tijdelijke tabel met behulp van Common Table Expressions (CTE's).
- Recursieve CTE's en hiërarchisch gegevensonderzoek
- Hoofdlettergebruik en draaiende gegevens gebruiken om complexe voorwaardelijke verklaringen te schrijven
- Self-joins zijn SQL-bewerkingen die een tabel aan een andere tabel koppelen.
- Houd onder andere de groei bij door lopende totalen te berekenen.
Mongo DB
MongoDB zou doorgaans de geprefereerde optie zijn vanwege zijn unieke kenmerken, waaronder een gedistribueerde sleutel-waardeopslag, documentgeoriënteerde NoSQL-mogelijkheden en MapReduce-verwerkingsmogelijkheden, die allemaal essentieel zijn voor data-engineers die met veel onverwerkte, onbewerkte gegevens werken .
Amazone Athene
Met deze interactieve querytool kunnen gebruikers ad-hoc SQL-query's uitvoeren op zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. Het versnelt de analyse van enorme datasets en overtreft uitdagende ETL-procedures.
Sneeuwvlok
Om meer inzichtelijke resultaten te bieden, versnelt Snowflake data-engineeringtaken door gegevens op te nemen, aan te passen en weer te geven.
Spark en Apache
Met Apache Spark kunnen terabytes aan streams in kleine batches worden verwerkt. Bovendien maakt het gebruik van in-memory caching en zorgt het voor een snellere uitvoering van query's.
3. De grondbeginselen van machinaal leren
Het wordt steeds belangrijker om nieuwe onderwerpen te leren naarmate uw beroep zich ontwikkelt en u uw perspectief moet verbreden. Regressie, clustering, ensembleleren, geavanceerd leren, verwerking van natuurlijke talen, classificatie, multivariate realiteit, neurale netwerktraining en overdrachtsleren zijn enkele van de belangrijkste computertechnieken die nuttig zijn om te begrijpen.
#4. Visualisatie van gegevens
U moet uw rapporten goed uitleggen aan superieuren en bedrijfsleiders, dus het is absoluut noodzakelijk dat u meer leert over datavisualisatietechnologieën. U kunt uw datavisualisatievaardigheden verbeteren door meer tools aan uw toolbox toe te voegen, zoals Power BI, Qlik, Dundas BI, Adaptive Insight, Domo, Cluvio, Data Wrapper, Plotly, Tableau, etc. Het gebruik van op Python gebaseerde datavisualisatietools zoals Matplotlib of Folium is momenteel wijdverbreid.
#5. Kubernetes en Docker
Airflow, Cassandra, Argo en Kubernetes zijn enkele van de dataverwerkingsoplossingen voor containers die steeds populairder worden. De belangrijkste voordelen van het gebruik van containers voor gegevensverwerking zijn hardware-onafhankelijkheid, cloud computing, gegevensonafhankelijkheid en framework. Momenteel is de meest populaire kwalificatie voor werk in data-engineering het vermogen om met containers zoals Docker en Kubernetes te werken.
#6. Wees een T-vormige professional
De horizontale balk van de letter "T" vertegenwoordigt overkoepelende concepten waarvan u op de hoogte moet zijn. Overweeg om cloud computing en datawarehousing te combineren. De verticale balk van de letter "T" vertegenwoordigt de behoefte aan kracht in ten minste één bepaald gebied. U bent bijvoorbeeld een expert op het gebied van Spark. Uw communicatieve vaardigheden zijn verbeterd als gevolg van uw toegenomen begrip van verschillende ideeën en concepten.
Een professional met excellente managementtalenten beschikt naast T-vormige competenties ook over X-vormige competenties.
#7. Overweeg een Data Science-certificering te behalen.
Een gerichte, snelle, online en redelijk geprijsde methode om uw vaardigheden als data-engineer met ervaring op het gebied van datawetenschap aan te vullen, is het verkrijgen van certificering. Afhankelijk van de vaardigheden die u wilt opbouwen en benadrukken op uw cv, kunt u de inloggegevens kiezen.
Het kan een certificering zijn in complexe informatie-engineering, machine learning, kunstmatige intelligentie of een ander gebied waar het doel is om u te leren hoe u technologie gebruikt.
Je moet deze vaardigheden beheersen als je wilt groeien in je vak, je wilt specialiseren en werk wilt krijgen. Lees meer over de taken en verplichtingen van senior big data-ingenieurs, hun beloning, typische gespreksonderwerpen en potentiële carrièremogelijkheden.
Wat zijn de verantwoordelijkheden van een data-engineer?
De primaire taken van een Senior Big Data Engineer staan hieronder vermeld voor uw gemak.
- Maak, bouw en onderhoud deze systemen met behulp van Hadoop/Spark, Python, C/C++ en andere tools voor gedistribueerde gegevensanalyse.
- Hulp bij het plannen, bouwen, opzetten en beschrijven van datamanagementcomponenten.
- Herken gebieden waar de betrouwbaarheid, het reactievermogen en de kwaliteit van het platform kunnen worden verbeterd.
- Voldoe aan de verwachtingen van de klant op het gebied van functionaliteit, beschikbaarheid en prestaties.
- Werk samen met business analisten en data scientists
- Ga zo door met je inspanningen en doorzettingsvermogen.
- Snelle introductie van nieuwe functies
- Open leidingen om alle projecten mogelijk te maken.
Wat is het verschil tussen een lead en een senior data-engineer?
De belangrijkste verantwoordelijkheid van een Lead Data Engineer is het begeleiden van een groep Data Engineers bij het bouwen en onderhouden van datapijplijnen en het waarborgen van de datakwaliteit. In de hiërarchie worden zij boven Senior Data Engineers geplaatst, die boven (Junior) Data Engineers.
Wat staat er boven Senior Data Engineer?
In de hiërarchie worden Lead Data Engineers boven Senior Data Engineers geplaatst, die boven (Junior) Data Engineers.
Referenties
Gerelateerde artikelen
